Associação dos parâmetros clínicos de sarcopenia e comprometimento cognitivo em pessoas idosas: estudo transversal / Association of clinical parameters of sarcopenia and cognitive impairment in older people: cross-sectional study

Resumo Objetivo Associar os parâmetros clínicos de sarcopenia com o comprometimento cognitivo em pessoas idosas. Método Estudo transversal, com 263 idosos (≥60 anos) usuários de um serviço público de atenção especializada. Variáveis sociodemográficas e clínicas caracterizaram a amostra e os parâmetros clínicos de sarcopenia (força, massa muscular e desempenho físico) foram avaliados, respectivamente, por meio da Força de Preensão Palmar (FPP), circunferência da panturrilha (CP) e o Teste Timed Up and Go (TUG). Utilizou-se o Miniexame do Estado Mental (MEEM) para avaliar o estado cognitivo. As associações foram investigadas por regressões lineares e logísticas simples e múltiplas considerando os parâmetros clínicos de sarcopenia (variáveis independentes) e o estado cognitivo (variável dependente), ajustadas para idade, sexo, anos de estudo, número de medicação, estado nutricional e capacidade funcional. Resultados Dos participantes com comprometimento cognitivo, 59,6% apresentaram baixa força muscular. O Conclusão A baixa força muscular foi o parâmetro de sarcopenia independentemente associado ao comprometimento cognitivo. Essa informação é útil para atentar-se para a probabilidade de comprometimento cognitivo quando identificada baixa força muscular em pessoas idosas.

Abstract Objective To associate clinical parameters of sarcopenia with cognitive impairment in older people. Method Cross-sectional study with 263 older adults (≥60 years) treated at a specialized public health facility. Sociodemographic and clinical variables were used to characterize the sample and the clinical parameters of sarcopenia (muscle strength, muscle mass and physical performance) were assessed based on handgrip strength (HGS), calf circumference (CC) and the Timed Up and Go (TUG) test. The Mini-Mental State Examination (MMSE) was used to evaluate cognitive status. Associations were analyzed by simple and multiple linear and logistic regression considering the clinical parameters of sarcopenia (independent variables) and cognitive status (dependent variable), adjusted for age, sex, years of schooling, number of medications, nutritional status and functional capacity. Results Of participants with cognitive impairment, 59.6% exhibited low muscle strength. Conclusion Low muscle strength was the sarcopenia parameter independently associated with cognitive impairment. This information is useful in highlighting the likelihood of cognitive impairment when poor muscle strength is identified in older people.

Os fatores clínicos e físico-funcionais predizem quedas em idosos com deficit cognitivo? / Can clinical and physical-functional factors predict falls in cognitively impaired older adults?

OBJETIVO: Investigar a frequência de quedas, os fatores clínicos e físico-funcionais associados às quedas e à acurácia desses fatores para identificar risco de cair em idosos com deficit cognitivo. MÉTODO: Estudo transversal com idosos com deficit cognitivo identificado no Mini-Exame do Estado Mental. Variável dependente: histórico de queda nos 6 meses anteriores. Variáveis independentes: autorrelato de confusão mental, deficiência auditiva e visual, cansaço físico, fraqueza muscular, tontura, desequilíbrio corporal, insegurança para caminhar, diagnóstico de depressão, internações, quantidade de medicamentos de uso contínuo (formulário de pesquisa), massa muscular (circunferência de panturrilha), força de preensão palmar (dinamometria), capacidade funcional (Pfeffer) e mobilidade corporal (SAM-Br). Foi realizada estatística descritiva. Os grupos foram comparados com teste U Mann Whitney, os fatores de risco identificados por regressão logística uni e multivariada e a área sob a curva ROC (AUC) foi calculada para fatores associados. RESULTADO: 216 idosos com deficit cognitivo foram incluídos nas análises, dos quais 41,7% eram caidores. Análises de regressão multivariada indicaram que a queixa de deficit visual (OR=2,8; p=0,015) e de desequilíbrio corporal (OR=2,7; p=0,004) e a maior quantidade de medicamentos (OR=1,1; p=0,038) associaram-se às quedas. A AUC verificou fraca acurácia da quantidade de medicamentos para rastrear caidores (AUC=0,6 [0,5; 0,7]; p=0,028). CONCLUSÃO: os idosos com deficit cognitivo apresentaram alta frequência de quedas. As queixas de deficit visual, desequilíbrio corporal e polifarmácia foram preditoras de quedas. A rápida investigação desses fatores pode contribuir para a identificação de risco de cair de idosos com deficit cognitivo na prática clínica e em pesquisas. AU

OBJECTIVE: to investigate the frequency of falls and clinical and physical-functional factors associated with falls, and the accuracy of such factors to identify the risk of falling in cognitively impaired older adults. METHOD: a cross-sectional study with cognitively impaired older adults was carried out using the Mini-Mental State Examination. The dependent variable was a history of falls in the previous six months. The independent variables were self-reported mental confusion, hearing and visual impairment, physical fatigue, muscle weakness, dizziness, body imbalance, insecurity when walking, diagnosed depression, hospitalizations, continuous use medications (form from study used), muscle mass (calf circumference) and handgrip strength (dynamometry), functional capacity (Pfeffer) and mobility (SAM-Br). Descriptive statistics were applied. The groups were compared using the Mann Whitney U test, the risk factors were identified by univariate and multivariate logistic regression, and the area under the ROC curve (AUC) was calculated for the associated factors. RESULTS: 216 cognitively impaired older adults were included in the analysis, 41.7% of whom were fallers. Multivariate regression analyzes indicated that complaints of visual impairment (OR=2.8; p=0.015) and body imbalance (OR=2.7; p=0.004), and greater medication use (OR=1.1; p=0.038) were associated with a history of falls. The AUC found poor accuracy for quantity of medications as a screening tool for fallers (AUC=0.6 [0.5; 0.7]; p=0.028). CONCLUSION: cognitively impaired older adults had a high frequency of falls. Complaints of visual impairment, body imbalance and polypharmacy were predictors of falls. The early assessment of these factors can contribute to the identification of cognitively-impaired older adults at risk of falling in clinical practice and research. AU